[칼럼] ① 제조산업의 미래경영전략: 스마트팩토리의 수단은 지능화

[이코노믹데일리] 산업혁명은 고객 경험을 사고파는 혁신활동을 바탕으로 전개되는 문명사적 대전환이다. 제1차 산업혁명인 기계 혁명이 제조 산업을, 제2차 산업혁명인 전기 혁명은 서비스산업을 만들어 물질의 공급을 확대하여 각각 인간의 생리와 안정 욕구를 충족하였다. 제3차 산업혁명은 연결 혁명으로 사회적 연결 욕구를 충족시켰다. 특히 제4차 산업혁명은 제1·2차 산업혁명이 만든 물리적인 현실 세계와 제3차 산업혁명인 인터넷혁명이 만든 사이버 가상 세계를 다시 융합할 수 있는 기술 혁명으로 현실에서 가상으로 가는 디지털 전환(O2O)과 가상에서 현실로 오는 아날로그 전환(O4O)으로 구성되어 있다. 이와 같은 산업 전환기에 산업별 전문가, 즉 아날로그적인 실무 경험자가 사라지고 있는 현상이 우려된다. 제품을 사고팔거나 경험을 사고파는 경제활동은 디지털 기술과 접목한 아날로그 기능이 핵심이기 때문이다.
 
이는 아날로그와 디지털 기술을 접목시켜 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 경험을 창출하기 위해 인공지능과 빅데이터, 증강현실(AR), 증강 휴먼(augmented human), 사람중심 사이버 물리 시스템(H-CPS), 그리고 피지털과 디지로그(phygital & digilog) 개념이 활용될 뿐만 아니라 지속 가능한 경쟁우위 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 
 
스마트 팩토리(smart factory)의 본질은 제조업의 디지털화로 사람·사물·공간이 인터넷으로 연결되고, 거기서 생성되는 빅 데이터를 기반으로 사이버와 물리적 체제가 연동된 사람중심 사이버 물리 체제 시스템(H-CPS)으로 재편되는 융복합 체제가 인공지능(AI) 기술에 의해 전사적(全社的)으로 최적화되는 “스마트 엔터프라이즈(smart enterprise)”를 실현시켜는 것이 제조 지능화의 목적이다.
 
산업혁명은 언제나 시대의 담론이자 큰 결이다. 더 나은 세상을 만들기 위한 끊임없는 노력은 기술의 차원을 높여왔으며, 혁신을 가져왔다. 사물 인터넷(IoT)과 행동 인터넷(IoB), 인공지능(AI), 빅데이터 등 지능정보통신기술(IICT, Intelligence Information Communication Technology)의 발달로 구축되고 있는 스마트 팩토리는 기존의 제조 산업의 운영방식과 서비스 등을 혁신하며 제조 지능화를 실현시켜 ESG 경영 기반 스마트 엔터프라이즈(smart enterprise)로 가속화를 촉진시키고 있다. 이는 첨단 기술들이 아날로그 기술과 결합 및 접목되어 새로운 기능을 창출하여 경험하기 때문이다.
 
국가 산업 정책이 미래지향적이고 고객과 시장 체감형(體感型)으로 수립되어 전개되어야 기업이 살아날 수 있다. 왜냐 하면 국가의 산업정책과 기업정책은 상호보완적인 관계에 있기 때문이다. 선진국일수록 인문학을 중시하는 이유를 생각해보면 답이 보인다. 인문학을 가르치는 것은 장기적인 투자다. 인문학적 소양은 인간과 세계에 대한 깊은 이해와 통찰력을 갖게 한다. 예측 불가한 패러다임의 변화를 읽게 해 주고 서로 관계가 없어 보이는 것들을 연결해 준다. 기존의 것을 관점을 달리해서 보게 해 주고 유기적이고 통합적인 안목을 갖게 해 준다. 인문학적 소양이 미흡하면 최고 인재가 될 수 없다. 인문학이든 자연과학이든 이제는 학문 영역의 장벽을 허물어 수준 높은 통합형, 융합형 인재를 키워내는 산업정책을 통해 아날로그와 디지털 분야를 융합한 질적 성장에 관심을 기울여야 한다.

인공지능(AI)과 IoT(Internet of Things : 사물인터넷)를 비롯한 디지털 기술을 기존의 아날로그 기술이 발전할 수 있도록 접목화(接木化) 기술로 융합했을 때 이러한 문제를 해결할 수 있다. 제조 산업은 디지털 기술을 이용한 정성적인 프로세스·설비 상태의 모델화, 방대한 베테랑 직원의 노하우의 효율적인 공유를 위한 형식지화(形式知化), 연구 개발에 있어서의 마케팅과 시장과 고객 탐색의 디지털화 등 지금까지의 강점이었던 부분을 살려내는 데 주안점을 가져야 한다. 아날로그 기술 강화의 수단이 디지털 기술이기 때문이다.
 
제조 현장의 설비 보전 업무뿐만 아니라 연구 개발 영역에서는 연구 노하우가 축적되어야 하는데 베테랑의 퇴직 관리 미숙으로 그것이 손실되는 경우가 증가하고 있다. 자료는 디지털화되어 있어도 미세한 노하우는 필기 노트에만 기재되어 있거나, 원래 언급되지 않은 연구소가 많다. 따라서 노하우의 전달은 도제 시스템과 같은 개인 간의 관계에 의존하는 기업이 많다. 따라서 베테랑 직원의 노하우를 경시하는 디지털화는 공염불(空念佛)이 될 것이다.
 
그러므로 아날로그의 노하우는 다양한 정보와 데이터를 활용하여 형식지화(形式知化)를 지속적으로 실현해야 한다. 예를 들어, 연구 개발 영역에서, 연구 노트가 그 원천이 될 수 있다. 베테랑 직원들은 어떤 시행착오를 반복하고, 다시 연구 개발을 진행하고 있는지 연구 노트에서 추출하고  경험이  없는 직원에게 그것을 제시함으로써 효율적인 연구 개발의 목표를 관리할 수 있다. 또한 생산에서도 베테랑 종업원의 일거수일투족을 보면서 왜 그 행동에 이르렀는지 판단을 깊이 파고들어 가 볼 수 있다. 즉 기록은 모든 사람이 볼 수 있는 형식지(形式知)이다. 그러나 이러한 방식으로 암묵적인 지식화의 문제점은 큰 공수가 걸린다. 또한 베테랑에게 질문하면서 앞으로 나아가는 방식으로, 처음에는 베테랑이 인식하지 못하는 노하우에 대해서는 추출하기 어렵다. 더 나아가 형식지화가 될 수 있다고 모든 것이 다 되지 않는다. 양이 엄청나거나 현장의 가시성에 빠져서 사용할 수 없다는 사태도 생기고 있다. 디지털 기술은 편리성만 존재하는 것이 아니라 오히려 복잡성도 동기화되어 나타난다. 쉬운 것은 없다. 그러나 이것을 실현해야 글로벌 수준에 도달할 수 있다. 즉 이와 같은 과정을 통해 흉내 낼 수 없는 차별화된 제조 역량을 형성하게 될 것이다. 그 시작이 스마트 팩토리이다.
 
이러한 과제와 문제를 해결해야 하는 까닭은 시장과 고객의 요구에 대응하기 위함이다. 제조업이 직면한 과제와 문제는 기하급수적으로 급증하고 있는 빅데이터 관리와 이를 활용한 수익원 창출을 어떻게 해야 하는지, 개인화된 맞춤 요구에 어떻게 대응해야 하는지, 갑자기 이탈하는 고객을 어떻게 잡아야 하는지 등 아날로그적인 기능과 디지털 기술을 접목하여 문제를 해결하기 위한 도전이 요구되고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한 고객 경험 관리가 주목받고 있으며 이를 통해 과제를 극복하기 위한 새로운 시도가 진행되고 있다.